文章摘要
【关 键 词】 AI科学、技术进步、数据驱动、跨学科、创新挑战
OpenAI科学家Jason Wei预测，未来一年内，AI的重点将从日常使用转向科学领域，特别是在加速科学和工程方面。这一转变将推动技术进步，解决科学前沿的顶尖问题，并激发更大的挑战思考。DeepMind的报告也显示，全球实验室中AI的使用正在指数级增长，预示着AI for Science的黄金时代即将来临。
AI在科学研究中的应用包括改变知识获取和传递方式、生成和处理大型科学数据集、模拟和指导复杂实验、建模复杂系统及其组件间的相互作用，以及为大规模搜索空间问题提出解决方案。这些应用不仅加速了科学创新的发现，还提高了研究效率。
AI的应用也带来了新的机遇和挑战。例如，AI可以帮助科学家从大量论文中快速提取信息，减少科学数据中的噪声和错误，并从非结构化数据中提取有用信息。在实验方面，AI可以通过模拟加速实验进程，如控制核聚变反应堆的等离子体形状。此外，AI还能帮助建模复杂系统，如天气预测，并在大规模搜索空间中找到解决方案，如药物设计。
实现AI for Science的关键在于问题选择、模型评估、计算资源、数据、组织模式设计、跨学科合作、采用和合作。这些问题的选择应聚焦于基础性的“根源问题”，模型评估应设计得当以激发方法创新，计算资源和数据作为基础设施需要持续开发和维护。组织模式设计和跨学科合作是推动高风险、高回报研究的关键，而采用和合作则确保研究成果能够转化为实际影响。
DeepMind的论文强调了实现AI for Science的几个关键因素，并提出了一个“AI for Science生产函数”模型，展示了如何利用AI推动科学研究和创新的不同阶段。这个模型包括问题选择、模型评估、计算资源、数据、组织模式设计、跨学科合作、采用和合作，以及安全与责任。这些要素不仅直观，而且在实践中具有重要的经验教训，如评估方法的设计、计算资源的平衡、数据的开发和维护、组织模式的平衡、跨学科合作的激励机制、采用的简化流程和合作的明确价值互换。通过这些关键因素的深入探讨和实践，AI for Science的未来将更加光明。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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